Weg zum RoboTaxi

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Robotaxi oder wie Tesla es nennt, Cyber Cab, ist seit einigen Jahren ein Diskussionsthema. Einfach ausgedrückt handelt es sich hierbei um ein System autonomer Fahrzeuge, die in naher Zukunft zahlende Passagiere in großem Maßstab transportieren werden.

Als jemand, der im Ridesharing arbeitet und ein leidenschaftlicher Technik-/Wissenschafts-Enthusiast ist, wusste ich genau, was ich tun wollte, als ich im Oktober 2021 Zugang zum FSD Beta-Programm von Tesla erhielt. Meine Mission war einfach und doch herausfordernd:

Den Fortschritt von FSD zu katalogisieren und zu präsentieren, bis der Tag kommt, an dem Cyber Cab Wirklichkeit wird.

Seit Oktober 2021 mit der FSD Beta-Version 10.2 habe ich genau das getan und es jahrelang mit der Online-Community geteilt.

RoboTaxi-Ergebnisse zeigen die Anzahl der Fahrten (blau) und den Erfolgsprozentsatz (gelb), erfasst über 6 Versionen von FSD, beginnend mit v11.4.4 bis zum heutigen Tag v12.3.6. 

Der Erfolg wird danach bestimmt, ob der Fahrer eingreifen musste, um die Fahrt zu beenden. War ein Eingriff notwendig, würde die Fahrt als Misserfolg gewertet.www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Dieses Bild, das meine RoboTaxi-Ergebnisse zeigt, ist das Produkt der Jahre, in denen ich Daten gesammelt und präsentiert habe, in Partnerschaft mit Elias Martinez auf der X-Plattform.Unser Ziel war es schon immer, eine objektive und gründliche Sicht auf die Leistung von FSD einem breiteren Publikum sowohl innerhalb als auch außerhalb der riesigen Tesla-Community zu bringen, um den Proof of Concept und das Potenzial dieser radikalen Technologie zu zeigen.

In dieser Hinsicht hat Version 12 des nun überwachten FSD-Systems einige beeindruckende Sprünge gemacht, indem sie die durchschnittliche Erfolgsrate von ~50% in der vorherigen Version auf eine aufregende ~83% in dieser Version erhöht hat. Dies bestärkt die große Entscheidung von Tesla, ihre vorherige Strategie komplett zu verwerfen und sich auf ein rein video-basiertes, end-to-end neuronales Netzwerk zu konzentrieren. Mit dem rasanten Fortschritt in der KI-Technologie und Teslas objektiver Führung in der realen Anwendung von FSD in den letzten Jahren scheint dieses Risiko der richtige Schritt gewesen zu sein.

Der Kausalitäts-Donut erklärt den Grund für Eingriffe während Fahrten, sowohl mit als auch ohne Kunden, um besser zu kategorisieren, was das System zum Scheitern bringt. Was Sie hier sehen, sind speziell die Ursachen für das Desinteresse an Version 12.3.6.

Die Farben im Donut korrelieren mit den unten angezeigten Beschriftungen, um den Vergleich jeder Punkt-Version von FSD Supervised so einfach wie möglich zu halten.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT

Als langjähriger Favorit hat der Kausalitäts-Donut geholfen zu veranschaulichen, was genau hinter den Fehlern steckt, die zu den Ergebnissen geführt haben, die Sie in der RoboTaxi-Ergebnisgrafik sehen können. Im Laufe der Zeit haben Elias und ich zusammengearbeitet, um die Kategorien zu überarbeiten und zu vereinfachen, um unnötiges Rauschen oder Verwirrung bei der Präsentation dieser Zahlen zu vermeiden.

Ich denke, es ist wichtig, an dieser Stelle eine klare Abgrenzung im Schweregrad dieser Entkopplungen vorzunehmen. Einige von euch sind vielleicht mit den Begriffen Kritische und Nicht-Kritische Entkopplungen vertraut. Um das so einfach wie möglich zu halten, folgt hier, wie ich den Unterschied zwischen diesen beiden definiert habe.

Kritische Entkopplung

• Aktion unternommen, um potenziellen Schaden an Personen oder Eigentum zu vermeiden.
• Aktion unternommen, um illegale Manöver zu verhindern (Ampeln, Stoppschilder usw.)
• Aktion unternommen als Ergebnis eines Systemausfalls (erzwungene Entkopplung des roten Rades).

 Nicht-kritische Trennung

• Alles andere

Unter Berücksichtigung dessen kannst du auf dem Donut Unbehagen, Mensch, Karten, Sicherheit, Fähigkeitsproblem, Staging, Systemfehler und Systembegrenzung sehen. Davon sind Sicherheit und Systemfehler die kritischen Kategorien, während alles andere eine nicht-kritische Trennung ist.

Sicherheit fällt unter den ersten Aufzählungspunkt bezüglich Schäden an Personen oder Eigentum und Systemfehler fällt unter den dritten Punkt, Systemausfall, da das Auto den Fahrer auffordert, sofort die Kontrolle zu übernehmen, aus größtenteils unbekannten Gründen, aber wahrscheinlich Dinge wie Verlust der Traktion oder massive Blendungen durch Sonnenphotonen, die auf die Kameras des Systems treffen.

Die überwiegende Mehrheit dieser Entkopplungen beim FSD fällt bei weitem in die Kategorie "nicht kritisch", aber sie sind dennoch sehr wichtige Verbesserungspunkte, auf die Tesla bei jedem Update weiterhin fokussiert. Das Ziel ist, dass die meisten dieser Bezeichnungen so selbsterklärend wie möglich sind, aber ich gehe in meinen RoboTaxi-Berichten weit detaillierter darauf ein. 

Nach vielen Gesprächen mit dem Publikum wurde immer deutlicher, dass Feedback von tatsächlichen zahlenden Kunden sehr wertvoll wäre, um die Wahrscheinlichkeit von Wiederholungsnutzern für Cyber Cab einzuschätzen. 

Dieses Bild zeigt die befragten Bewertungen, die auf Version 12 FSD Supervised basieren, anhand des üblichen 1-5 Sterne-Systems, das von Uber und Lyft verwendet wird.
www.teslafsdtracker.com/CYBRLFT 

In der Zeit, die ich damit verbracht habe, dieses System zu testen, habe ich über 1.700 spezielle „RoboTaxi“-Fahrten absolviert, bei denen ich die Systemkompetenz von der Abholung bis zur Abgabe beobachtet habe, und es wurde klar, dass mir eine große Komponente für den zukünftigen Erfolg des Systems gefehlt hat. Diese Komponente ist die Kundenzufriedenheit.

Ein Gimmick oder Partytrick, wie man die aktuelle „Smart Summon“-Funktion nennen könnte, wäre im Grunde nutzlos in einer Welt von Kunden, die eher einfache, aber wichtige Bedürfnisse haben, um zu bestimmen, ob sie einen Dienst in ihr tägliches Leben integrieren werden. Mit diesem Gedanken im Hinterkopf begann ich, Kunden zu befragen, während ich die Version 12 FSD Supervised nutzte, um zu sehen, was sie von der Erfahrung hielten, und die Ergebnisse waren sehr beruhigend.

Wie du sehen kannst, haben bis dato 191 Nutzer ihre Erfahrung mit 5 Sternen bewertet, was sogar die 4-Sterne-Nutzer in den Schatten stellt. Der häufigste Kommentar war: „Ich hätte nicht gewusst, dass es sich selbst fährt, wenn du es mir nicht gesagt hättest.“

Mit diesen Ergebnissen leistet Teslas FSD Supervised bereits auf einem Niveau, das mit menschlichen Fahrdienstleistern wie mir vergleichbar ist und wird in relativ kurzer Zeit zweifellos überlegen sein gegenüber der großen Mehrheit dieser Fahrer. Mindestens werden Fahrer, die durch dieses FSD Supervised System unterstützt werden, an die Spitze der Kundenbetreuung und -zufriedenheit aufsteigen und beweisen einmal mehr, dass diejenigen, die KI nutzen, diejenigen stören werden, die es nicht tun.

*Teslas FSD Supervised System ist nicht vollständig autonom und erfordert, dass der Fahrer jederzeit aufmerksam ist und bereit, die Kontrolle zu übernehmen.Der Betreiber des Fahrzeugs haftet für alle Probleme, die durch die unsachgemäße Verwendung von Tesla FSD Supervised entstehen.